不確かな状況で賢い選択をする方法を学ぼう。
Marina Drygala, Silvio Lattanzi, Andreas Maggiori
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最先端の科学をわかりやすく解説
不確かな状況で賢い選択をする方法を学ぼう。
Marina Drygala, Silvio Lattanzi, Andreas Maggiori
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グラフのパスの概要、その重要性、そして新しい探索方法について。
Satoru Iwata, Hirota Kinoshita
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レジリエントラベリングスキームがネットワーク内のデータ通信をどう向上させるかを学ぼう。
Keren Censor-Hillel, Einav Huberman
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イジングマシンが列挙アルゴリズムを使って組合せ問題を最適化する方法を探ってみて。
Yuta Mizuno, Mohammad Ali, Tamiki Komatsuzaki
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アルゴリズムとLシステムを使って植物の成長を理解することができて、色々な応用が期待できるよ。
Ali Lotfi, Ian McQuillan, Steven Rayan
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量子コンピュータがどうやって意思決定におけるランダムさや不確実性の解決を変えているか探ってみて。
Caleb Rotello
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研究は、言語タスクにおけるマルチレイヤーTransformerの主な限界と能力を明らかにしている。
Lijie Chen, Binghui Peng, Hongxun Wu
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クライアントの移動距離を最小限にするための施設配置の新しい方法。
Zacharie Ales, Cristian Duran-Matelunaa, Sourour Elloumi
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プロパティテストが巨大なデータセットを効率的に分析する方法を学ぼう。
Sourav Chakraborty, Eldar Fischer, Arijit Ghosh
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マトロイドが最適化やコンピュータサイエンスにおける問題解決にどんな影響を与えるかを発見しよう。
Ilan Doron-Arad, Ariel Kulik, Hadas Shachnai
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ミン・サムクラスタリングがデータを整理して分析をよくする方法を発見しよう。
Karthik C. S., Euiwoong Lee, Yuval Rabani
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新しいアプローチが、少ないリソースでより良い量子状態分析への道を開く。
Hongshun Yao, Yingjian Liu, Tengxiang Lin
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水平線分を迅速にアクセスして選択するための格納方法を見てみよう。
Philip Bille, Inge Li Gørtz, Simon R. Tarnow
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フェアネスがデータクラスタリング手法にどう影響を与えて、より良い結果を生むかを見てみよう。
Matthijs Ebbens, Nicole Funk, Jan Höckendorff
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対抗的に堅牢なアルゴリズムがデータストリームをうまく管理する方法を学ぼう。
David P. Woodruff, Samson Zhou
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ユークリッド・スタイナー線問題とその実用的な応用を見てみよう。
Simon Bartlmae, Paul J. Jünger, Elmar Langetepe
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賢いアルゴリズムが広大なネットワークで素早いルートを見つけるのをどう簡単にするかを発見してみて。
Michal Dory, Shaked Matar
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分割できないマルチフローがネットワークで需要を効率的にルーティングする方法を学ぼう。
Mohammed Majthoub Almoghrabi, Martin Skutella, Philipp Warode
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ロバスト性がアルゴリズム統計のデータ分析をどう強化するかを発見しよう。
Gautam Kamath
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複雑なネットワーク間でグラフを効率的にマッチングするための革新的な方法を探ろう。
Shuwen Chai, Miklós Z. Rácz
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素晴らしい選択をすることと、一貫性を保つこととのバランスを見つけよう。
Paul Dütting, Federico Fusco, Silvio Lattanzi
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ニューラルオペレーターは、科学や工学の複雑な偏微分方程式に対する新しい解決策を提供する。
Xianliang Xu, Ye Li, Zhongyi Huang
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テンソルネットワークの機械学習における役割とその限界について探ってみよう。
Jing-Chuan Wu, Qi Ye, Dong-Ling Deng
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新しい方法が、役立つデータ分析を可能にしつつ、機密情報を守る。
Rayne Holland, Seyit Camtepe, Chandra Thapa
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並行サンプリング手法が科学研究におけるデータ分析をどう変えるか発見しよう。
Huanjian Zhou, Masashi Sugiyama
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ブール充足可能性の中で、さまざまな解決策を見つけることの重要性を探る。
Neeldhara Misra, Harshil Mittal, Ashutosh Rai
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時間的グラフを通じて社会的つながりのダイナミックな性質を発見しよう。
Tom Davot, Jessica Enright, Jayakrishnan Madathil
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低ランク近似とサブセット選択を通じて、公正な機械学習の方法を探る。
Zhao Song, Ali Vakilian, David P. Woodruff
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MWISとその実世界での応用を見てみよう。
Ernestine Großmann, Kenneth Langedal, Christian Schulz
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AI言語モデルの効率的なメモリ戦略について学ぼう。
Minghui Liu, Tahseen Rabbani, Tony O'Halloran
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グラフデータベースでのレギュラーパスクエリをより速く処理する方法を発見しよう。
Georgiy Belyanin, Semyon Grigoriev
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効果的な情報提示でユーザー体験を向上させる。
Honglian Wang, Sijing Tu, Aristides Gionis
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さまざまな業界でスケジュールを最適化するための戦略を見つけよう。
Andre Berger, Arman Rouhani, Marc Schroder
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データを効率的に圧縮する新しい方法を学ぼう。
Vasileios Alevizos, Nikitas Gerolimos, Sabrina Edralin
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バイクリックがネットワークやデータの隠れたつながりを明らかにするのを発見しよう。
George Manoussakis
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なぜ偶サイクルの検出がネットワークの効率にとって重要なのか学ぼう。
Pierre Fraigniaud, Maël Luce, Frédéric Magniez
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効率的な倉庫のロットスケジューリングのための革新的なソリューションを見つけよう。
Danny Segev
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ストリーミングアルゴリズムが大規模データセットの中で重要な情報を見つける方法を探ってみてね。
Praneeth Kacham, David P. Woodruff
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小さな決定木がデータ分類や意思決定をどう改善するか学ぼう。
Luca Pascal Staus, Christian Komusiewicz, Frank Sommer
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ストリーミングデータでの蝶のカウントに新しいアプローチを取り入れることで、精度と効率が向上したよ。
Lingkai Meng, Long Yuan, Xuemin Lin
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